Early surveillance biopsy utilization and management of pediatric renal allograft acute T cell–mediated rejection in Canadian centers: Observations from the PROBE multicenter cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early TCMR surveillance with protocol kidney biopsy is used differentially among pediatric kidney transplant centers. Little has been reported about actual center-based differences, and this variability may influence TCMR ascertainment, treatment, and monitoring more broadly. METHODS: Data from the PROBE multicenter study were used to identify patients from centers conducting ESB or LSIB. ESB was defined as >50% of patients having at least 1 surveillance biopsy in the first 9 months. Patients were compared for number of biopsies, rejection episodes, treatment, and follow-up monitoring. RESULTS: A total of 261 biopsies were performed on 97 patients over 1-2 years of follow-up. A total of 228 (87%) of biopsies were performed in ESB centers. Compared to LSIB centers, ESB centers had 7-fold more episodes of TCMR diagnosed on any biopsy [0.8 ± 1.2 vs 0.1 ± 0.4; P < .001] and a 3-fold higher rate from indication biopsies [0.3 ± 0.9 vs 0.1 ± 0.3; P = .04]. The proportion of rejection treatment varied based on severity: Banff borderline i1t1 (40%);>i1t1 and < Banff 1A (86%); and ≥ Banff 1A (100%). Biopsies for follow-up were performed after treatment in 80% of cases (n = 28) of rejection almost exclusively at ESB centers, with 17 (61%) showing persistence of TCMR (≥i1t1). CONCLUSIONS: Practice variation exists across Canadian pediatric renal transplant centers with ESB centers identifying more episodes of rejection. Additionally, treatment of Banff borderline is not universal and varies with severity regardless of center type. Lastly, follow-up biopsies are performed inconsistently and invariably show persistence of rejection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».